Descriptivo
¿Qué ocurrió?Resume cantidades, cambios y diferencias para entender el comportamiento observado.
Análisis de datos · Guía visual
¿Cómo se analizan y modelan los datos?
Un recorrido claro desde una pregunta concreta hasta patrones, modelos y hallazgos que pueden ayudar a tomar una decisión.
De datos a evidencia
Los datos no hablan solos. Primero hay que saber qué preguntar.
Analizar datos es revisar información con una pregunta en mente: qué ocurrió, qué factores se relacionan con un resultado o qué conviene investigar. El modelamiento organiza variables y relaciones en una representación que permite describir, comparar o estimar escenarios.
En T2G: conectamos el contexto del negocio con el análisis, el modelamiento y la ingeniería necesaria para explicar qué muestran los datos y qué paso tendría sentido después.
Un proceso que se puede explicar
De la pregunta a un hallazgo que resiste revisión.
El orden ayuda a evitar conclusiones apresuradas. El alcance y las técnicas cambian según la pregunta y los datos disponibles.
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01Enmarcar la pregunta 01Enmarcar la pregunta
¿Qué necesitamos entender?
Acordamos el fenómeno, el período, las métricas y la decisión que el análisis podría informar.
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02Revisar y preparar 02Revisar y preparar
¿Qué contienen estos datos?
Unimos fuentes cuando corresponde y revisamos definiciones, cobertura, valores faltantes y consistencia antes de comparar.
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03Explorar patrones 03Explorar patrones
¿Qué señales aparecen?
Observamos distribuciones, cambios en el tiempo, diferencias entre grupos y valores atípicos que ameritan una pregunta adicional.
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04Modelar y contrastar 04Modelar y contrastar
¿Qué relación describe mejor la evidencia?
Representamos variables y relaciones, contrastamos hipótesis y evaluamos el modelo con criterios acordados; no asumimos que ajustarse a los datos basta.
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05Explicar y decidir 05Explicar y decidir
¿Qué podemos concluir y qué sigue?
Comunicamos hallazgos junto con supuestos, límites y próximos pasos para que un equipo decida cómo actuar.
Elegir el método según la pregunta
Modelar no siempre significa usar Machine Learning.
Un modelo es una representación útil para una tarea. Puede ser una métrica, una comparación, una relación estadística o un algoritmo predictivo.
Relacional
¿Qué variables se mueven juntas?Estudia asociaciones y ayuda a contrastar hipótesis, sin confundir correlación con causalidad.
Predictivo
¿Qué podría ocurrir?Estima resultados futuros y debe evaluarse con datos que no participaron en su ajuste.
Preguntas que aparecen en distintos contextos
El contexto cambia la pregunta y la lectura.
Estos casos son esquemáticos y usan datos ilustrativos; no representan resultados ni proyectos específicos de T2G.
¿Qué explica los cambios entre períodos?
Comparar categorías, montos y tiempos, revisando registros que se apartan del patrón.
¿Cuándo y dónde cambia la demanda?
Cruzar fechas, productos y canales para entender tendencias y planificar escenarios.
¿Qué señales varían entre grupos?
Examinar mediciones o rasgos de imagen con criterios reproducibles y revisión experta.
Interpretar con cuidado
Un gráfico muestra evidencia; no explica por sí solo la causa.
Una conclusión útil debe poder rastrearse hasta los datos y revisarse conociendo su alcance.
- 01
Una correlación describe una asociación observada; no demuestra qué la causó.
- 02
Los datos incompletos, sesgados o definidos de forma distinta pueden cambiar una comparación.
- 03
Un modelo simplifica la realidad: sus estimaciones tienen incertidumbre y límites de uso.
Análisis con propósito
Cómo convertimos el análisis en un próximo paso útil.
Partimos de la pregunta y el contexto de cada equipo. Revisamos los datos disponibles, hacemos explícitos los supuestos y comunicamos hallazgos que ayuden a decidir qué comprobar, modelar o construir después.
De una duda a una pregunta investigable
¿Qué te gustaría entender mejor con tus datos?
Conversemos sobre la pregunta, las fuentes disponibles y la evidencia que ayudaría a tomar una decisión.
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